二、项目环境配置1、pytorch安装(gpu版本和cpu版本的安装)2、pycocotools的安装3、其他包的安装 三、yolov8/yolov7/yolov5+CRNN-中文车牌识别、车牌关键点定位、车牌检测算法1、yolov8算法介绍2、CRNN算法介绍3、算法流程设计4、代码使用 四、自己训练的步骤1、下载数据集2、修改路径3、开始训练 五、车牌识...
c. 规划重参数的卷积 直接将RepVGG的重参数化卷机替换掉ResNet或者DenseNet的层会掉点，因为RepVGG的直...
def__init__(self,c1,c2,shortcut=True,g=1,k=(3,3),e=0.5):# ch_in,ch_out,shortcut,groups,kernels,expandsuper().__init__()c_=int(c2*e)# hidden channels self.cv1=Conv(c1,c_,k[0],1)self.cv2=Conv(c_,c2,k[1],1,g=g)self.add=shortcut and c1==c2 defforward(self,x)...
C) def forward(self, x): x = self.forward_features(x) x = self.head(x) ...
C2f模块就是参考了C3模块以及ELAN的思想进行的设计,让YOLOv8可以在保证轻量化的同时获得更加丰富的梯度流信息。 classC2f(nn.Module):# CSP Bottleneck with 2 convolutionsdef__init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=False, g=1, e=0.5):# ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansionsupe...
让我们深入了解其背后的原理：1. **图像分格预测 输入图像被巧妙地分割成SxS的网格。每个网格独立预测B个边界框和C个类别概率，从而为后续的检测提供基础。2. **边界框中心与尺寸预测 每个边界框都预测其中心点的坐标以及宽度和高度，确保与真实目标的紧密贴合。3. **类别概率预测 对于每个边界框，...
#生成MLU270离线模型 1B4C python mlu/mlu_detect.py --weights mlu/weight/yolov7_intx.pth --conf 0.25 --img-size 640 --source inference/images/horses.jpg --cfg ./cfg/deploy/yolov7.yaml --jit --mlu_det --mcore MLU270 --mname yolov7_1b4c --core 4 --batch 1 --save ...
提高遥感图像云区识别的准确性:通过融合YOLOv7和YOLOv8的C2f改进,我们可以提高YOLOv5在云区的边界检测和分割方面的性能,从而提高云区识别的准确性。 提高遥感图像云区识别的效率:由于YOLOv5具有较快的运行速度,因此我们的改进方法可以在保持较高准确性的同时,提高云区识别的效率,加快相关研究和应用的进程。
(原创实用版) 1.YOLOv7 简介 2.YOLOv7 的计数功能 3.YOLOv7 的优势和应用场景 正文 【1.YOLOv7 简介】 YOLOv7(You Only Look Once version 7)是一种实时目标检测算法,是 YOLO 系列算法的第七个版本。YOLO 算法以其高效、实时的特点在计算机视觉领域受到广泛关注。YOLOv7 相较于前几个版本,在检测速度...
def forward(self, x):returntorch.cat((self.cv2(self.cv1(x)), self.cv3(self.mp(x))), dim=1) 通过代码可以看到,DownC模块会用到三种最基本的结构,包括1×1的point conv,3×3的standard conv,以及mp操作的MaxPool,使用这三种基础模块组装成DownC大模块,对...